信用评分及其应用
2006-1
中国金融（
（美）托马斯王晓蕾
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353000
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信贷市场的快速增长促成了《信用评分及其应用》的出版。这是目前详细描述信用评分数学模型的惟一之作，信贷机构利用这些数学模型可以作出可靠的信用风险决策。 贷款机构每天都要进行形形色色的风险决策。本书着重介绍了两类基本决策，并提供了帮助决策的有效的数学模型。贷款机构面临的第一类决策是是否批准一个新客户的借款申请，第二类决策是如何对现有的客户进行信贷管理或营销新产品。 本书对信用评分和行为评分的目的、方法及操作等问题进行了全面介绍。作者对建立评分卡的统计学原理和运筹学方法及各种不同方法的优缺点进行分析比较，描述了在建立、使用和监测评分卡的过程遇到的操作问题，同时也研究了不同国家在破产、公平信用以及个人隐私保护方面法律等问题上的差异。 本书还介绍了消费者个人使用信用工具的经济学理论基础。读者将会理解贷款机构使用信用评分技术要达到的目标及其变化。尽管信用评分技术广泛应用于信贷业务，但到目前为止还没有其他任何一本书对信用评分所使用的各种统计学和运筹学方法进行详细描述，这些方法包括判别分析、Logistic回归、线性规划、神经网络、遗传算法等。本书的其他特点包括讨论不评分卡监测方法及何时更新评分卡等问题，以及信用评分在其他方面的应用，如直销、利润评分、税收检查、囚犯的释放以及罚款的支付等。
托马斯，南安普顿大学管理科学系教授。
前言１、信用评分的历史和哲学基础 1.1 简介：什么是信用评分 1.2 信用的历史 1.3 信用评分的历史 1.4 信用评分的哲学方法 1.5 信用评分和数据挖掘２、信用评分实践 2.1 简介 2.2 评分前的信用评估 2.3 信用评分如何嵌入放贷机构信用评估程序 2.4 需要什么数据 2.5 信用评分咨询机构的作用 2.6 验证评分卡的有效性 2.7 与信息系统的关系 2.8 借款申请表 2.9 征信局的作用 2.10 人工修正和人工干预 2.11 监测和跟踪 2.12 与放贷机构产品组合的关系３、经济周期和贷款及负债结构 3.1 简介 3.2 信贷随时间的变化 3.3 宏观经济问题 3.4 宏观经济问题４、建立信用评分卡的统计方法 4.1 建立信用评分卡的统计方法 4.2 判别分析：决策论方法 4.3 判别分析：将两个组区分开 4.4 判别分析：一种线性回归 4.5 Logistic回归 4.6 其他非线性回归方法 4.7 分类树法 4.8 最近邻方法 4.9 多重判别５、建立信用评分卡的非统计学方法 5.1 简介 5.2 线性规划 5.3 整数规划 5.4 神经网络 5.5 遗传算法 5.6 专家系统 5.7 各种方法的比较６、行为评分模型 6.1 简介 6.2 行为评分：分类方法 ……７、度量评分卡的表现８、评分卡开发中的一些实际问题９、评分卡的实施及应用领域１０、评分在信贷其他领域的运用１１、评分在其他领域的应用１２、建立评分卡的新方法１３、国际差异１４、利润评分、基于风险的定价和证券化附录：１、词汇表 ２、人名翻译中英文对照表参考文献译后记
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但是还是不够详细,而且方法现在有点过时了
初学者不适合,有些概念最好有基础后再看.统计和数学知识本人觉得很累,读的时候常常要去翻阅其他的参考书.本书涉及面比较广,但由于计量部分很难,所以可以当作advanced参考书使用,不要寄希望于看完后马上可以实际运用.
内容挺新的，但数学不好的人，读起来就苦了，有点难噢！我逼自己每天必须看五页，先囫囵吞枣一下。
写论文的时候参考了
依稀记得2006年第一次在光合作用得到这本书的情形，些许有点激动。不同于其他的评分卡开发材料，全书的内容略有些偏学术，如果你离开学校不久，你会在里边发现不少与你的专业存在关联的评分技术方法。值得一提的是，作者引用了一个经济学框架来作为全书的引子，这可能是你阅读过的评分卡书籍中唯一与经济学沾边的内容；当然，如果你稍后也阅读了其他部分的文字，你会发现那不过是挂出了一只羊头而已。